透明矫正器适配度的自动化微CT量化分析：制造工艺的初步比较

《BMC Oral Health》：Automated micro-CT quantification of clear aligner fit: a pilot comparison of manufacturing processes

　　

摘要

背景

矫正器的佩戴精度显著影响治疗效果。微计算机断层扫描（micro-CT）能够精确地进行三维量化，以评估矫正器与牙齿的适配情况，但手动测量耗时较长且依赖于操作者的技术水平。

目的

开发并验证一种用于微CT间隙量化的自动化填充算法，并比较三种矫正器制造工艺的佩戴精度：内部3D打印、Invisalign（热成型）和Angelalign（热成型）。

方法

这项体外初步研究使用标准化的上颌牙科模型，制作了九个矫正器，分为三组（每组三个矫正器）：直接DLP 3D打印（LuxCreo Inc.，美国芝加哥）、Invisalign（SmartTrack?）和Angelalign（Angel Pro?）。每个矫正器均使用Xradia 610 Versa微CT（ZEISS，德国奥伯科亨）以58.82 μm的体素分辨率进行扫描。开发了一种基于Python的自动化填充算法，用于从重建的体积数据中分割并量化矫正器与牙齿之间的间隙宽度，并通过Dice相似系数、敏感性和特异性来验证其准确性。使用Kruskal-Wallis检验评估组间间隙宽度的差异，并通过Mann-Whitney事后比较和Bonferroni校正进行进一步分析。

结果

自动化算法的平均Dice相似系数为0.87 ± 0.04（范围：0.81–0.94），敏感性为0.89 ± 0.05，特异性为0.96 ± 0.03。共获得了120个间隙宽度测量值（3D打印：n = 42，Invisalign：n = 42，Angelalign：n = 36）。平均间隙宽度分别为193.27 ± 93.03 μm、186.96 ± 81.86 μm和254.89 ± 133.21 μm。Kruskal-Wallis检验显示组间无显著差异（H = 4.396，P = 0.111）。事后分析显示3D打印和Invisalign之间无显著差异（U = 886.0，P = 0.974，Cliff’s Delta = 0.005，效应可忽略不计）。与Angelalign的比较在Bonferroni校正后也未达到统计显著性（P = 0.070和P = 0.065），尽管两者之间的效应大小都很小（Cliff’s Delta ≈ ?0.23）。线性混合效应模型也证实了这些发现（随机效应ICC = 0.179，用于矫正器级别的聚类）。

结论

自动化填充算法可以实现高效且可重复的微CT间隙量化，将处理时间从约45–60分钟缩短至每次扫描约3.2分钟。内部3D打印和Invisalign热成型矫正器之间的佩戴精度无统计学显著差异（平均差异：6.31 μm），这为它们作为成本效益更高的制造选项提供了初步证据；然而，鉴于矫正器样本量较小，不应将其解释为等同性证据。Angelalign组显示出间隙较大的趋势，但效应大小较小，需要进一步研究。所有制造方法内部的显著变异性强调了在矫正器生产中实施系统质量控制的必要性。